deep部分各个隐藏层的线性函数权重和偏置 wide部分特征权重 输出层偏置 Wide部分计算(线性模型增强记忆性):原始特征、交叉积特征、交叉组合特征。 Deep部分计算(深度神经网络模型增强泛化性): 类别型特征Embeddings:每个类别型特征的onehot独热编码O(1*n),乘以随机初始化的嵌入矩阵E(n*e) 将数值型特征和Embeddings后...
1.4 Wide特征需要根据以前分享的特征工程知识做特征处理,链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/245178672 2.Deep特征 凡是不属于1.1和1.2的特征都可以放入deep部分,甚至一些多模态的特征如图片经过cnn的编码向量、一些预训练模型的输出结果比如bert对新闻标题的编码等,类似的特征都可以加入deep网络,当成一个黑盒去训练。
比如"AND(gender=female,language=en)"这就是一个交叉特征,只有当用户的性别为女,并且使用的语言为英文同时成立,这个特征的结果才会是1。通过这种方式我们可以捕捉到特征之间的交互,以及为线性模型加入非线性的特征。Deep部分 Deep部分是一个前馈神经网络,也就是上图当中的右侧部分。我们观察一下这张图会发现很多...
Deep部分的输入要么是数值型特征,要么是嵌入向量,不存在严重的稀疏性问题,所以不用特别考虑Deep部分的稀疏性问题。 4 代码实现 模型的实现与模型结构类似由deep和wide两部分组成,这两部分结构所需要的特征在上面已经说过了,针对当前数据集实现,我们在wide部分加入了所有可能的一阶特征,包括数值特征和类别特征的onehot都...
Wide & Deep 模型 一个典型的推荐系统架构,其实很类似一个搜索引擎,搜索由检索和排序构成。推荐系统也有召回和排序两部构成,不过,推荐系统的检索过程并不一定有显式的检索语句,通常是拿着用户特征和场景特征去检索召回,其中用户特征也就是在前面的专栏中提到的用户画像。
Wide and deep 模型是 TensorFlow 在 2016 年 6 月左右发布的一类用于分类和回归的模型,并应用到了 Google Play 的应用推荐中 [1]。Wide&Deep推荐算法出自一篇论文《Wide&Deep Learning for RecommenderSystems》。Wide&Deep模型。它混合了一个线性模型(Wide part)和Deep模型(Deep part)。这两部分模型需要不同的...
wide and deep模型中使用的特征包括两大类: 一类是连续型特征,主要用于deep模型的训练,包括real value类型的特征以及embedding类型的特征等;一类是离散型特征,主要用于wide模型的训练,包括sparse类型的特征以及cross类型的特征等。以下是所有特征的一个汇总图
比如"AND(gender=female,language=en)"这就是一个交叉特征,只有当用户的性别为女,并且使用的语言为英文同时成立,这个特征的结果才会是1。通过这种方式我们可以捕捉到特征之间的交互,以及为线性模型加入非线性的特征。 Deep部分 Deep部分是一个前馈神经网络,也就是上图当中的右侧部分。 我们观察一下这张图会发现很多...
,通常需要特征工程的参与,特征中不仅包含了原始的特征,还包括一些交叉特征,如上述的AND(user_installed_app=netflix, impression_app=pandora)特征。 2.1.2. Deep侧模型 Deep侧模型是一个典型的DNN模型,如下图所示: 对于DNN模型来说,不适合处理离散的稀疏特征,因此在深度神经网络模型中,通常需要将输入的离散稀疏特...
对于一个二分类的特征对于and,只有都满足条件的时候才为true,交叉项特征能过够给线性模型增加非线性。 我理解的交叉型特征其实就是做了一个特征融合,不过采用的计算方法是相乘 deep The deep component is a feed-forward neural network, as shown in Figure 1 (right). For categorical features, the original...